基于神经网络红枣红外辐射干燥预测模型建立

针对红枣红外辐射干燥含水率的变化具有非线性和时变性、很难利用现有的模型构造一个数学模型来描述其变化规律的问题,利用Mat Lab神经网络工具箱和红枣红外辐射干燥特性试验数据建立了神经网络预测模型。通过对实测值和模型预测值进行分析研究,得出利用BP神经网络可以较快速、准确地建立模型来描述含水率的变化规律,且模型的预测值与试验测试值误差较小,能很好地实现在线预测的效果。     

稻谷红外辐射与对流联合干燥过程的模型模拟

为了揭示红外辐射与对流联合干燥机理以及干燥过程的热质传递特性,建立了联合干燥过程的数学模型;数值模拟了稻谷干燥中的热质传递过程;根据数值模拟的干燥条件,搭建了红外辐射与对流联合干燥试验台;通过红外辐射与对流联合干燥试验,研究了不同操作条件对干燥过程的影响。结果显示数值模拟结果与试验数据吻合良好。     

山药切片红外干燥温度神经网络预测

在不同单位辐射功率和辐射距离下对山药切片进行了红外辐射干燥温度试验。基于温度试验数据,通过Matlab神经网络工具箱,采用最速梯度下降法和L-M算法对这些数据分别进行了训练,将训练好的BP神经网络对山药切片进行温度预测。结果表明:L-M算法优于传统的最速梯度下降法,提高了BP神经网络的收敛速度和泛化能力,预测误差较小,适用性较强,可较好地预测红外干燥过程中山药切片的温度变化。     

北方高水分玉米多级顺流干燥智能控制技术的研究

在分析了我国北方高水分玉米多级顺流干燥机干燥作业的控制现状和谷物干燥作业控制难点的基础上,提出了将模糊控制技术与神经网络控制技术相结合,研究谷物干燥过程的模糊神经网络预测控制方法,解决了目前高水分玉米多级顺流干燥过程中含水量及品质的预测控制问题.     

脱皮菜籽一维冷榨压榨比的神经网络模拟

针对由经典Terzaghi固结理论以及Darcy渗流定律建立的理论压榨比模型存在的不足,建立了基于BP神经网络的压榨比预测模型,对脱皮菜籽一维冷态压榨过程进行了预测。预测结果表明,运用BP神经网络预测实际压榨比的精度高于经典理论压榨比模型的精度,BP神经网络预测实际压榨比是一种有效的方法。     

萝卜丝薄层干燥试验及其数学模型的建立

萝卜丝干燥是萝卜加工的重要环节。利用薄层干燥试验台,进行萝卜丝的薄层干燥试验,探讨热风温度、风速对干燥速率的影响。结果表明,萝卜丝干燥具有典型物料干燥的升温、等速、降速3个阶段,热风温度对干燥速率的影响比风速对干燥速率的影响显著。用BP神经网络建立萝卜丝干燥的数学模型,并与Page模型的模拟结果进行对比。结果表明,用BP神经网络预测的含水率比精度明显高于Page模型。     

双孢蘑菇远红外干燥神经网络预测模型建立

分析了双孢蘑菇在远红外干燥过程中,辐射强度、辐射距离、物料温度、物料厚度、干燥时间等因素对干燥速率的影响.基于BP神经网络建立了含水率与各因素之间的网络模型结构,输入层、隐含层和输出层的神经元数分别为5、11、1.以干燥试验数据作为训练和测试的样本值,利用Matlab中的神经网络工具箱,经过有限次迭代计算获得一个反映试验数据内在联系的数学模型,并实现对该模型的训练和系统的模拟.结果表明:在试验范围内,BP神经网络可以高效、准确、快速地建立模型,且模型的预测值与实测值拟合较好,能够准确而可靠地实现含水率在线预测.     

红枣红外辐射干燥数学模型

利用自行设计的红外辐射干燥箱,对红枣进行红外辐射干燥研究。通过对试验值进行回归分析,确定红枣红外辐射干燥模型的形式为Page模型。该模型与辐射温度和辐射距离有关,并得到各参数的表达式和数值。通过对实验值和模型预测值进行统计检验,说明该模型能较好的描述和预测红枣红外辐射干燥的水分比变化规律。     

基于灰色理论及BP神经网络的尿素水解预测模型研究

研究根据室内尿素水解试验资料,建立了以温度、水分、时间为输入因子,尿素态氮含量为输出因子,拓扑结构为3-2-1的BP神经网络预测模型,以及Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:3种预测模型均能满足模拟精度要求,所建立BP神经网络模型模拟值与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数分别为2.39%、0.992 4和0.984 5,具有较高的预测精度和良好的稳定性,并且模拟效果明显优于Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,可以较好地描述尿素水解动态变化过程,为尿素水解定量研究提供了精确的科学依据。     

鲜杏红外辐射干燥装置的设计与试验

为提高鲜杏的干燥品质、缩短干制时间、降低干燥能耗,将红外辐射干燥技术应用于鲜杏的干燥中,设计鲜杏红外辐射干燥装置,搭建干燥装置的检测和控制系统,分析振动装置的运动特性,完成红外辐射干燥装置的样机制造。通过干燥试验,鲜杏在红外辐射干燥过程中,起始的干燥速率最大可达0.31kg/h,当干基含水率在1.19%~0.57%之间时干燥速率基本稳定不变。干基含水率在0.57%之后,出现干燥速率平缓下降,直到含水率到15%,所需干燥时间为19h,提高了干燥效率。在整个红外辐射干燥过程中水分比MR曲线呈规律变化,水分扩散较平缓,无明显的突变。     

谷物干燥过程参数在线检测与智能预测控制

在分析了谷物干燥过程热工特性及影响干燥机出口谷物含水量的关键因素基础上，提出了谷物含水量在线检测和模糊神经网络预测控制方法，开发了谷物参数在线检测与智能预测控制软件，解决了谷物干燥过程含水量预测控制问题。     

Stochastic Modelling of Grain Drying: Part 3. Analysis of Crossflow Drying

In Part 3 of the papers on stochastic dryer model- ling of grain drying, the MSU stochastic drying model is used to investigate the distribution of the kernel moisture content during the crossflow drying of maize. It is shown that the standard deviation of the moisture content gradually increases during the drying process, and becomes larger when the drying temperature is increased or the airflow rate is decreased. A grain-inverter placed in a crossflow dryer is demonstrated to have a beneficial effect on the grain quality by decreasing the value of the standard deviation of the moisture content of the grain leaving the dryer.     

甘蔗收获机切刀负载压力的神经网络预测

为了实现切刀负载压力预测以及入土切割自动控制信号获取,结合正交试验和BP神经网络与回归分析分别建立了切刀负载压力的预测数学模型.结果表明:BP神经网络构建的切割负载压力数学模型准确拟合率达到了85.2％,而回归分析构建的切割负载压力模型准确拟合率只有33.3％;对构建的切刀负载压力BP神经网络模型在新的试验因素下得到的...     

干燥过程中谷物水分在线测量系统

讨论了以由谷物含水量 (介质介电常数 ε)变化引起电容式传感器振荡频率的变化来测量谷物水分的方法。采用同心圆式电容传感器对谷物干燥设备进行在线水分测量及控制 ,建立了定流量条件下谷物水分同电容传感器振荡频率、谷物温度相关的数学模型     

半环对撞流干燥的流动与传热传质分析

建立了半环对撞流干燥过程中的流动与传热传质数学模型,针对模型各部分的不同特点,分别采用合适的数值处理方法进行了数值计算,不同工况下,模型计算与试验结果吻合良好,能较好地预测干燥过程中入口空气温度,载带率及物料初始含湿量等因素对干燥过程的影响。通过对模型计算和试验结果的分析,提出了提高半环对撞流干燥速率与降低干燥能耗和费用的有效途径。     

基于灰色BP神经网络的农业机械总动力预测

为预测宁夏地区农业机械化水平的发展变化趋势,提出一种将灰色预测模型与BP神经网络有效结合的农业机械总动力预测方法。在BP神经网络的数据预处理阶段融入灰色预测理论,建立基于灰色BP神经网络的农机总动力预测模型,并选取1991-2014年宁夏回族自治区农业机械总动力数据作为样本,利用该模型进行仿真预测,结果表明:该模型具有较高的预测精度,其平均相对误差仅为0.18%,明显优于灰色GM(1,1)模型的3.5 0%和标准BP神经网络的0.2 9%。     

基于神经网络PID的牧草烘干机控制系统研究

牧草的烘干效果直接影响牧草的品质和储藏时间。为此,根据牧草的品质和储藏要求,针对牧草烘干系统的多变量、时变和大滞后、非线性的特点,分析了牧草烘干机的结构及工艺,并应用正交试验和回归分析方法建立的非线性数学模型,设计了一种基于BP神经网络PID控制算法的牧草烘干控制系统。试验结果表明:所设计的牧草烘干控制系统能够达到系统性能指标的要求,控制效果良好。     

Modelling the Drying Kinetics of Maize in a Microwave Environment

Microwave drying of grains is fundamentally different from either convection or conduction drying. Drying of cereal grains appears to proceed mainly in the period when the drying rate is decreasing (in the falling rate period), a characteristic of internally controlled diffusion. However, the analytical solution to Fick's second law of diffusion for a homogeneous, isotropic sphere with constant initial and boundary conditions does not adequately describe the drying behaviour. In an attempt to overcome this problem, the moisture ratio was written in terms of the surface moisture content rather than the equilibrium value. The associated surface drying coefficient, as determined by an iterative technique, was found to be expressible as a linear function of the initial free moisture content of the grain. The resulting empirical model better described the observed drying kinetics. This approach also resulted in good fits to independent data from experiments on convective drying of rough rice, microwave drying of wheat and combined microwave-fluidized bed drying of wheat.     

水稻干燥变温混配装置设计与试验

为解决水稻干燥过程中热源波动大、变温工艺要求快速调整温度的需求,设计了一种配合负压干燥机变温控制的同轴侧入式壳形变温干燥混配装置。以气流旋转驱动壳体内叶片导向配风为径向混合方式,采用机电联动式齿盘精量调节阀门开度,实现高效气流均匀混合。为提高变温控制精度以及混配温度的稳定性,应用神经元网络预测与回归试验设计方法分析混配阀门开度与热风温度、风机频率及系统温度差值的关系,建立了变温混配装置的混合控制模型。利用大涡模拟的原理,借助Fluent软件对变温干燥混配装置进行混合温度场模拟,得到了最佳混配效果的距离为26.85 cm,模拟结果与红外线热像验证图吻合良好。试验研究表明：变温控制满程时间为0.75 s,最大变温温差的均值为0.96℃,控制合格率达84%以上。出机水稻含水率在合理范围内,干燥后水稻品质较优,满足生产要求。